기계 학습을 사용하여 감정을 감지하고 표정을 제어합니다.

고등경제대학(Higher School of Economics) 니즈니 노브고로드(Nizhny Novgorod) 지점의 Andrey Savchenko는 사진과 비디오에 등장하는 사람들의 얼굴에 있는 감정을 인식하는 것과 관련된 기계 학습 분야의 연구 결과를 발표했습니다. 코드는 PyTorch를 사용하여 Python으로 작성되었으며 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 모바일 장치에 사용하기에 적합한 모델을 포함하여 여러 가지 기성 모델을 사용할 수 있습니다.

라이브러리를 기반으로 다른 개발자는 비디오 카메라를 사용하여 감정의 변화를 추적하고 안면 근육 긴장을 제어하는 ​​데 도움을 주는 sevimon 프로그램을 만들었습니다. 예를 들어 과도한 긴장을 제거하고 기분에 간접적으로 영향을 미치며 장기간 사용하면 얼굴 주름이 나타나는 것을 방지합니다. CenterFace 라이브러리는 비디오에서 얼굴의 위치를 ​​결정하는 데 사용됩니다. sevimon 코드는 Python으로 작성되었으며 AGPLv3에 따라 라이센스가 부여됩니다. 처음 실행하면 모델이 로드된 후 프로그램이 인터넷 연결이 필요하지 않고 완전히 자율적으로 작동합니다. Linux/UNIX 및 Windows에서 실행하기 위한 지침과 Linux용 도커 이미지가 준비되었습니다.

Sevimon은 다음과 같이 작동합니다. 먼저 카메라 이미지에서 얼굴을 식별한 다음 얼굴을 XNUMX가지 감정(분노, 경멸, 혐오, 두려움, 기쁨, 감정 부족, 슬픔, 놀라움)과 비교한 후 특정 각 감정에 대해 유사성 점수가 부여됩니다. 얻은 값은 sevistat 프로그램의 후속 분석을 위해 텍스트 형식의 로그에 저장됩니다. 설정 파일의 각 감정에 대해 값의 상한 및 하한을 설정할 수 있으며, 이를 초과하면 즉시 알림이 발행됩니다.

출처 : opennet.ru